作 者 | 九卦姐股票交易如何加杠杆
机遇与挑战
最近，国产 AI 大模型 DeepSeek 受到了不少关注。作为开源 AI，它的出现意味着银行业在 AI 选择上多了一种可能性。但问题来了——银行真的会用 DeepSeek 吗？或者说，它真的适合金融行业吗？
过去，银行对于 AI 的态度一直是谨慎试探，一方面希望 AI 提升效率，一方面又担心数据安全和监管风险。如今，DeepSeek 这样的开源模型出现，会不会让银行在 AI 选择上更大胆一些？又或者，银行依然会选择封闭、可控的 AI 方案，而不会贸然拥抱开源 AI？
目前，这仍然是一个开放性的问题。但可以确定的是，决定 DeepSeek 在银行业能走多远的，不只是技术，而是整个行业生态的适配程度。
DeepSeek对比传统AI的优势
近期，国产 AI 大模型 DeepSeek 引发了广泛关注。金融数据专家祝世虎对九卦金融圈表示，其核心创新体现在以下几个方面：
算法层面：将部分“记忆负担”转化为“推理规则”，减少对海量数据的依赖。
硬件层面：优化计算架构，适应神经网络的稀疏性，提升计算效率。
认知科学启发：模仿人类大脑的预测编码机制（predictive coding），减少冗余计算。
DeepSeek具备强大的逻辑推理和问题解决能力，能够处理复杂的查询和任务。这种能力使得DeepSeek在自然语言处理、机器学习与深度学习等方面表现出色。DeepSeek还能够出色地根据用户行为和偏好提供个性化写作，这种能力在电商、广告、内容推荐等领域具有重要应用价值。
DeepSeek在成本、性能、技术、市场和商业模式等多个方面都展现了显著的优势。凭借其高性能、开源且免费的 V3 和 R1 模型，DeepSeek 不仅加速了全球大模型竞争格局的演进，还通过开源方式重塑了 AI 市场的竞争生态，使得低成本创新成为推动行业颠覆的重要驱动力。
因此，在过去一周多的时间里，国内外大模型厂商纷纷采取紧急上线新模型、降价及提供免费服务等措施应对这一变化。
1月29日，阿里云悄然发布通义千问旗舰版模型 Qwen2.5-Max，宣称其全面超越了包括 DeepSeek-V3 在内的全球顶尖开源 MoE 模型。次日，阿里云对百炼 qwen-max 系列模型进行价格调整，涉及 qwen-max、qwen-max-2025-01-25、qwen-max-latest 三款模型的输入输出价格，同时 qwen-maxbatch 和 cache 也同步降价。
2月1日，OpenAI 推出最新的推理模型 o3-mini，提供 low、medium 及 high 三种版本，并已集成至 ChatGPT 及 API 平台。值得注意的是，ChatGPT 免费用户现可通过“推理（Reason）”功能体验 o3-mini 模型，这是 OpenAI 首次向免费用户开放其推理模型资源。
开源 AI 在银行业的可能性
作为开源 AI，DeepSeek 为银行业提供了新的技术选择。然而，银行业作为高度谨慎、强调稳定的行业，对新技术的接受度较慢。那么，DeepSeek 在银行业究竟是革命性的变革，还是仅仅是一个“锦上添花”的工具？目前尚无定论，但我们可以从以下几个关键角度探讨其潜力与挑战。
从银行的角度来看，DeepSeek 最直接的应用场景可能包括以下几个方面：
智能客服——银行真的需要“更聪明”的 AI 吗？
近年来，银行已广泛应用 AI 进行智能客服。例如，招商银行通过阿里云通义千问大模型开发的“AI 小研”，能够精准解决客户咨询问题，提升客服效率和客户体验。
然而，对AI客服的回答，用户的体验一直褒贬不一。尽管DeepSeek 的引入将来可能会使客服对话更自然、精准，但银行的核心诉求是“稳定和可控”。如果 AI 在对话中给出错误信息，银行是否能承担这一风险？银行或更倾向于半开放式 AI 方案，即在开源模型基础上进行二次开发，并设置严格的内容过滤规则。
内容创作——智能 AI 能写准确吗？
近年来，银行逐步引入AI工具辅助内容生产，比如借助DeepSeek模型批量生成个性化产品说明书和投资策略简报，通过语义分析与数据联动，快速输出结构清晰的营销文案，节省人力成本的同时提升了内容迭代效率。
然而，AI创作的合规性与专业性仍存争议。尽管DeepSeek能通过知识库学习生成符合金融监管术语的文本，但行业特有的严谨表述（如风险提示、收益测算）容错率极低。若AI误用"保本理财"等敏感表述，或将引发合规风险。
因此，银行更倾向采用"人机协作"模式——AI完成初稿生成与多版本适配，专业团队负责事实核查与风险把控，在提升效率与保障精准间寻求平衡。
投研分析——AI 真的能帮助投资决策吗？
AI 在投研领域的应用已不鲜见，从数据筛选到自动生成市场报告，AI 确实能帮助投研团队节省时间。
据报道，DeepSeek已与拓尔思积极携手，合作聚焦金融领域。双方联合开发金融舆情大模型，已在中信证券等机构部署用于智能研报生成系统，显著提升研报生成效率与准确性。
DeepSeek 的“数据代谢”机制使其比传统 AI 更能高效地分析市场动态。然而，投资决策不仅依赖数据，还受市场情绪、政策趋势等因素影响。如果 AI 仅依赖数据分析，缺乏对市场情绪的理解，银行的投资团队是否会完全信任 AI？
目前，资管机构普遍认为 AI 只能是辅助工具，而非决策者。未来，DeepSeek 也可能更多扮演“助手”角色，而非“操盘手”。
风控与合规——AI 让银行更安全，还是带来更多风险？
银行风控体系对 AI 的需求强烈，尤其在反欺诈、风险管理、信用评估等方面。DeepSeek 的 1-bit 量化技术提升了计算效率， 但问题在于，银行风控的核心是“零容错”，如果DeepSeek出错，是否会带来新挑战？
DeepSeek的开源特性也带来新问题。数字金融专家祝世虎对九卦金融圈表示，开源 AI 使得大模型本地化部署更易实现，但也可能被黑产组织用于诈骗，甚至小团队都可以“手搓”一个 AI 模型用于诈骗。这是否意味着，未来银行的 AI 反欺诈系统，将面对更复杂更难对付的 AI 对抗？
这就让我们不得深入思考：AI 在风控领域的“智能性”真的比“可靠性”更重要吗？银行更需要的是创新，还是稳定？
DeepSeek 在银行推广的现实挑战
尽管 DeepSeek 技术实力强大，但其在银行业的推广仍面临以下核心问题：
数据安全——银行真的能放心把数据交给 AI 训练吗？
银行业的最大资产是数据，而 DeepSeek 需要大量数据训练。银行能否实现数据脱敏？如果银行的数据不能用于 AI 训练，那 DeepSeek 在银行业的应用价值会大打折扣。
目前，部分银行尝试私有化部署 AI，以确保数据不外流。那么，银行会接受 DeepSeek 这样的开源模型，并基于它进行私有化部署吗？这可能是未来 AI 在银行落地的关键点。
合规与监管——AI 在银行业的“试验田”在哪里？
目前，DeepSeek 并未公开完整的数据训练细节，银行在采用前可能需进行额外的安全审查。金融行业的监管要求很高，银行的每一步技术升级都必须符合监管要求。DeepSeek 这样的 AI 模型，是否符合银行业的合规标准？AI 生成的投资建议，是否能满足金融法规的要求？ AI 进行信用评分，是否会存在算法歧视的问题？未来，银行是否需要建立新的 AI 监管体系，让 AI 应用更加透明？
专家视角：DeepSeek 的技术影响与银行业未来
在探讨 DeepSeek 对银行业的影响时，金融数据专家祝世虎告诉九卦金融圈，他有一个有趣的观点：DeepSeek 的出现标志着 AI 三角形（算力、数据、模型）进入了新的平衡阶段。
AI 三角形的新平衡
祝世虎指出，AI 技术的发展经历了三个阶段：
第一阶段（2010年前）：模型主导，学术界通过精巧的模型设计弥补算力和数据的不足。
第二阶段（2010-2020年）：数据与算力爆发，AI 进入“暴力美学”时代，规模竞赛成为主流。
第三阶段（2020年后）：智能密度优化，DeepSeek 通过算法、硬件和认知科学的综合创新，打破了传统的三角约束。
DeepSeek 的核心创新在于：
算法层面：将部分“记忆负担”转化为“推理规则”，减少对海量数据的依赖。
硬件层面：优化计算架构，适应神经网络的稀疏性，提升计算效率。
认知科学启发：模仿人类大脑的预测编码机制（predictive coding），减少冗余计算。
DeepSeek 的范式启示：
祝世虎认为，DeepSeek 的出现揭示了 AI 发展的三个关键转变：
从“规模绝对论”到“有效规模论”：通过 MoE 架构实现“参数动态激活”，仅激活必要的参数，显著提升了计算效率。
从“数据吞噬”到“数据代谢”：采用数据蒸馏、合成数据和类人学习策略，提升了数据的利用效率。
从“计算堆砌”到“智能效能”：通过 1-bit 量化等技术，实现了每焦耳能量产生更多有效推理，大幅降低了能耗。
DeepSeek看似回归"小而美"，实则是上述三点的综合降维打击：
DeepSeek 对银行业的启示:
祝世虎强调，DeepSeek 的技术创新为银行业带来了新的机遇和挑战。银行在应用 AI 时，需要更加注重定制化、本地化和合规性。未来，银行可能会：
基于 DeepSeek 开发定制化 AI 方案,满足特定业务需求。
采用私有化部署，确保数据安全和合规性。
推动 AI 监管框架的完善，确保 AI 应用的透明性和公平性。
银行的 AI 未来，会被 DeepSeek 改变吗？
DeepSeek 作为开源 AI，为银行业带来了新的可能性。然而，对于银行来说，AI 发展和监管的关系，可能不是“限制”或“开放”那么简单，而是一个“动态博弈”的过程。AI 能够赋能银行，但银行需要如何建立新的风控体系，以确保开源 AI 的应用不会带来更大的风险？
AI 的发展不仅涉及技术突破，还关乎监管、数据安全、合规等多个层面。银行的 AI 未来是“开源优先”还是“封闭更安全”？DeepSeek 能否进入银行核心业务，而不仅仅是一个实验品？
目前，行业态度仍以观望和探索为主。可以确定的是，AI 在金融行业的影响才刚刚开始股票交易如何加杠杆，而 DeepSeek 可能只是这场变革中的一个重要推动者，而非唯一的决定性力量。